llama 3.3 70bはこちらです！ GPT-4O分析Vidhyaよりも25倍安い

O1やChatGpt Proを含むOpenaiの最近のリリースは、特にAPIアクセスの欠如と高い値札を考えると、期待に達していません。ただし、オープンソースのラマ3.3 70Bモデルを使用したメタのカウンターモーブは、風景をシフトしました。このモデルは、はるかに大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを誇っていますが、コストのほんの一部です。この記事では、Llama 3.3 70bの詳細について説明します。

目次

• llama 3.3 70bとは何ですか？
• Llama 3.3 70bアーキテクチャ
• パフォーマンスベンチマーク
• トレーニングの技術的進歩
• 実用的なアプリケーションとテスト
• Llama 3.3 70bへのアクセス
• OllamaでLlama 3.3 70bを使用します
• 顔を抱きしめてllama 3.3 70bを使用します
• リソースとベンチマークツール
• 結論
• よくある質問

llama 3.3 70bとは何ですか？

Llama 3.3 70bは、大手商業モデルに匹敵するように設計されたMetaの700億パラメーター大手言語モデル（LLM）です。大幅に大きなモデルに匹敵する、その費用対効果の高いパフォーマンスは、アクセス可能で高品質のAIの主要な進歩を表しています。それはラマ家に基づいており、効率と使いやすさの大幅な改善を提供します。

Meta's Llama 3.3 - Llama 3.1 405bのパフォーマンスに一致する70Bパラメーターオープンソースモデルですが、コストは大幅に低くなります。 GPT-4oよりも約25倍安いです。現在、テキストのみで、llama.com/llama-downloadsでダウンロードできます。 [画像：パフォーマンスの比較を示すTwitterの投稿]

llama 3.3 70b vs. llama 3.1 4005b

特徴	llama 3.1 4005b	llama 3.3 70b
パラメーター	405億	700億
言語サポート	限定	拡張（サポートされている8つの言語）
ツール統合	隔離	シームレス
料金	高い	大幅に低い

Llama 3.3 70bアーキテクチャ

Llama 3.3は、自動回帰テキスト生成を利用して、最適化されたトランスアーキテクチャを採用しています。そのトレーニングには、有用性と安全性を確保するために、人間のフィードバック（RLHF）を使用した監視付き微調整（SFT）と補強学習が組み込まれています。このアライメントプロセスは、正確で有用な、倫理的な出力を優先します。

パフォーマンスベンチマーク

Llama 3.3は、さまざまなベンチマークで印象的なパフォーマンスを示しており、多くの場合、より大きな、より高価なモデルを一致させるか、それを超えています。

1. 次の指示と長いコンテキスト： GPT-4OとGoogleのGeminiと比較して、最大128,000トークンまで処理します。
2. 数学的および論理的推論：特定の数学タスクでGPT-40を上回る可能性を示しています。
3. 費用対効果： GPT-4Oよりも大幅に安価で、約25倍安くなります。

GPT-4O、Gemini Pro 1.5、およびAmazon Nova Proに対する詳細なベンチマーク比較は、次の表に記載されています。[ベンチマークの結果を示すテーブルを挿入]。

技術的な進歩とトレーニング

llama 3.3アライメントおよび補強学習技術の進歩からの利点。 15兆個のトークンで訓練されており、128,000個のトークンのコンテキストウィンドウと2023年12月の知識カットオフを誇っています。人工分析によるものなどの独立した評価は、その高品質のパフォーマンスを確認します。 [人工分析の結果を示すチャートを挿入]。

実用的なアプリケーションとテスト

llama 3.3は、さまざまなアプリケーションで有望です。

1. コード生成：機能コードを効率的に生成します。
2. 次の命令：複雑な命令を正確に一貫して従います。
3. ローカル展開：大規模なモデルと比較して、ローカルで展開しやすい。

Llama 3.3 70bへのアクセス

Llama 3.3は、いくつかのチャネルからアクセスできます。

• オラマ（AMA）
• GROQコンソールの遊び場
• メタのgithub
• 顔を抱き締める

Ollamaとhuggeing顔を使用したLlama 3.3 70bを使用します

OllamaとHugging Faceを介してLlama 3.3 70bにアクセスして利用するための詳細な指示とコードの例は、記事内の別々のセクションに記載されています。 [両方のプラットフォームに詳細な指示とコードスニペットを挿入]。

リソースとベンチマークツール

• 人工分析は、包括的なベンチマークデータを提供します。
• さまざまなソーシャルメディアソースは、最新の情報とコミュニティの議論を提供しています。

結論

Llama 3.3 70bは、高性能と手頃な価格の魅力的なブレンドを提供します。そのオープンソースの性質とアクセシビリティは、費用対効果の高い高品質のLLMを求める開発者と研究者にとって貴重なツールになります。

よくある質問

Q1。 llama 3.3 70bとは何ですか？ A：700億パラメーターを備えたMetaのオープンソースLLMは、低コストで高性能を提供します。

Q2。 Llama 3.1 405bと比較してどうですか？ A：効率の向上、多言語サポート、およびコストの低下を伴う同様のパフォーマンス。

Q3。なぜラマ3.3は費用対効果が高いのですか？ A：主要な商業モデルと比較して、価格設定が大幅に低くなります。

Q4。 Llama 3.3の重要な強みは何ですか？ A：次の優れた命令、コード生成、多言語機能、および長いコンテキスト処理。

Q5。 Llama 3.3 70bにどこにアクセスできますか？ A：Ollamaを通じて、顔を抱きしめ、さまざまなホストサービスを提供します。

以上がllama 3.3 70bはこちらです！ GPT-4O分析Vidhyaよりも25倍安いの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。